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专利号: 201910174733X
申请人: 浙江工业大学之江学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于振动信号相关性分析的旋转机械故障特征提取方法,包括以下步骤:(1)在旋转机械设备上采集一组长度为L的振动信号y(k),其中k=1,2,…,L;

(2)在振动信号y(k)中任意选取一个时间点k=k0,以此点开始截取一段长度为Ls的参考子信号ys(ks),其中Ls<

1,…,k0+Ls‑1;

(3)令参考子信号ys(ks)从振动信号y(k)的初始时间点k=1开始,沿k增大的时间轴方向逐点平移;

(4)在时间点k=kt处,其中1≤kt≤L‑Ls,参考子信号ys(ks)在振动信号y(k)中遮掩一段等长的子信号ym(ks),且遮掩子信号ym(ks)=y(km),其中km=kt,kt+1,…,kt+Ls‑1;

(5)计算参考子信号ys(ks)与遮掩子信号ym(ks)之间的相关系数ρsm(kt),计算公式为:其中 为参考子信号ys(ks)的均值,计算公式为:

为遮掩子信号ym(ks)的均值,计算公式为:

(6)参考子信号ys(ks)在振动信号y(k)中平移至时间点k=L′后,其中Ls≤L′≤L‑Ls,平移结束,得到参考子信号ys(ks)与L′个遮掩子信号之间的相关系数序列ρsm(k′),其中k′=

1,2,…,L′;

(7)对相关系数序列ρsm(k′)进行傅里叶变换,从频谱中提取边频带谱线的间隔频率,从而得到故障特征频率。